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1.
水体浊度是影响水下光场及营养盐循环的关键要素之一,其变化过程与水生生态环境演变关系密切.基于2015-2016年7个时段于太湖贡湖湾内外的金墅和上山村两站点的水体浊度及东山气象站的逐时风场数据,利用分位统计等方法,探讨了风速、风向及时间累积效应对水体浊度的影响.结果表明:在以风场驱动为主要动力来源的大型浅水湖泊中,春、秋两季水体浊度的变化频率高于夏、冬两季,且春季变率更为突出;冬季风场和水体浊度的变率均较夏季明显.风场(包括风速、风向及其累积时间)是影响水体浊度变化的关键因素.其中风速是主要决定性因子;风向对水体浊度有较明显的影响,其通过对风速效应的修正进而影响水体浊度,该修正作用可用三角函数表征;水体浊度变化同时还受前期风场累积的影响,其前期时间累积效应的有效时段为2~10 h.该研究给出了风速、风向及风场累积效应的耦合对水体浊度的影响模型,有助于弄清风场对水体浊度变化的影响机制. 相似文献
2.
利用目前国际上最先进的中尺度WRF模式模拟热带气旋生成,网格分辨率从9 km增加到3 km,3 km网格中积云参数化方案不起作用,依靠微物理方案来模拟对流尺度系统特征,模式中热带气旋的生成过程变得迟缓。当低压扰动发展到一定程度后再加入3 km网格,生成过程有加快趋势。本研究针对该现象进行分析。结果表明:只用微物理方案使低层(950~700 hPa)风速的垂直切变减小,不利于对流发展;切变减小主要是由于动量垂直输送项的差异所致。在加入细网格的6 h内,低层对流尺度(减去区域平均)的动量垂直输送量平均增加了一倍,某些时刻达到了5倍以上;动量混合增加是由于微物理方案模拟的垂直速度增加所致。此外,只用微物理方案导致对流有效位能迅速被消耗。低层垂直切变和对流有效位能的减小都不利于对流发展,从而导致热带气旋生成发展过程迟缓。本研究表明,目前WRF中的微物理方案在模拟热带气旋生成过程中的对流发展时仍然存在问题。 相似文献
3.
利用1961—2012年江苏省69个地面气象站观测资料和2012年苏州市大气气溶胶观测资料,在对霾日进行判识和筛选的基础上,分析江苏省霾日的时空变化特征及霾与气象条件和污染物的关系。结果表明:1961—2012年江苏省各站年总霾日数均呈上升趋势,85%的台站呈极显著上升趋势;江苏省年平均霾日数呈显著上升趋势,其中2011—2012年呈急剧上升趋势;1980年前霾日的空间分布差异不明显,1980年后,沿江和苏南地区为霾的高发区,东部沿海大部地区霾日较少。霾天气主要发生在冬季和春季,以12月和1月发生最多。降水少和风速小有利于霾天气的发生;除SO2外,PM10、PM2.5和NO2等污染物浓度随着霾等级的增加而增大,其中PM2.5浓度增大明显。 相似文献
4.
5.
2011年11月10-14日苏州地区发生了一次严重灰霾天气过程,利用气象观测资料、探空资料及大气成分站监测资料对苏州三个站点的受污染情况进行了综合分析。结果表明:灰霾期间地面受弱气压场控制,风力较小,且有接地逆温的持续存在,大气水平和垂直输送都很弱,导致大量污染物在近地面堆积,能见度恶化;三站中昆山站灰霾持续时间最长,共计104时次,影响程度最重,重度灰霾占总数的39 %,中度和重度灰霾超过灰霾总数的一半;灰霾时各粒径颗粒物浓度均维持在较高水平,细粒子在可吸入颗粒物中占有较大比重,说明细粒子对灰霾贡献作用大,14日凌晨昆山及太仓出现大雾天气时细粒子比重甚至超过了灰霾时,而相对湿度峰值只有94 %,因此将该段天气定性为雾霾共存或者湿性霾更妥;秸秆焚烧污染期间,BC浓度明显上升,其绝对浓度要高出正常情况的3倍左右;通过CO/SO2及PM10/SO2对比发现昆山站受秸秆焚烧污染程度要严重的多,因此推测昆山本地郊区可能也存在零星秸秆露天焚烧点。 相似文献
6.
基于R语言的NetCDF文件分析和可视化应用 总被引:3,自引:0,他引:3
气象领域目前有多种广泛应用的气象数据分析和可视化工具集,包括GrADS、NCL、CDO和IDL等。R语言是一种由统计学家开发的统计计算和绘图的语言和环境,具有大数据处理的能力。R语言数量众多的扩展包为R语言用于海量气象数据分析和可视化提供了强有力的支持。基于R语言对NCEP发布的数据集进行了统计分析和可视化,展示了R语言在气象数据处理和可视化方面的应用。结合R语言提供的贝叶斯统计扩展包和高性能并行计算扩展包探讨了R语言在气象数据处理和可视化应用方面的广泛前景。 相似文献
7.
利用全市21个自动气象站的逐时资料,分析了台风“麦莎”对苏州市的风雨影响,并将其与20世纪90年代以来对苏州造成严重影响的9015号和9711号两个台风,分别从登陆时强度、登陆后移动路径、影响苏州市的持续时间和形成的风雨实况等方面进行了对比分析。通过分析比较得出,台风“麦莎”是20世纪90年代以来对苏州影响最严重的一次台风过程。 相似文献
8.
为了探明PM_(2.5)中水溶性无机离子的来源和气象因子对其浓度变化的影响,利用2012年2、5、8和11月苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度和本站气象观测数据,分析了苏州市水溶性无机离子的时间变化特征,解析了当地PM_(2.5)中水溶性无机离子的主要来源,探讨了气象因素对离子组分的影响。结果表明:(1)苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子年均浓度大小依次为:SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)Mg~(2+)F~-;SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-为PM_(2.5)中最重要的3种水溶性无机离子物种,其总和占PM_(2.5)总质量浓度的50.9%。各离子的季节浓度特征均为冬季最高、夏季最低。(2)通过运用主成分分析法对苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子进行来源分类解析,发现第一类为二次污染源和生物质燃烧,其贡献率为32.84;第二类为道路扬尘及工业排放,其贡献率为19.99%;第三类为海盐污染,其贡献率为18.43%。(3)通过水溶性无机离子与气象条件的相关性分析发现,风向、风速和温度与水溶性无机离子浓度的相关性较显著,这三者是颗粒物浓度变化的主要影响因子。(4)利用HYSPLIT后向轨迹模式对外来污染物进入苏州市的轨迹进行聚类分析后发现:因受季风气候影响,苏州市外来污染物的输入路径存在明显的季节性变化特征,其中夏半年输送主径源自海上,冬半年主径源自内陆。 相似文献
9.
基于2013年常州站多普勒天气雷达基数据,利用偏度方法逐网格识别和去除地物杂波。结果表明:地物杂波具有高的反射率分布,为负偏度;非地物杂波则呈现较低的反射率分布,为正偏度。采用偏度方法设计的雷达地物杂波去除方法可有效去除地物杂波,滤波后的新雷达基数据可在业务上应用于雷达定量估测降水和预报,进一步提高雷达降水估测和预报能力。 相似文献
10.